package com.yhw.srb.core.listener;

import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
import com.yhw.srb.core.mapper.DictMapper;
import com.yhw.srb.core.pojo.entity.dto.ExcelDictDTO;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Slf4j
@NoArgsConstructor
@Component
public class ExcelDictDTOListener extends AnalysisEventListener<ExcelDictDTO> {

    /*
     要是有一百万行数据，invoke执行一百万次
     如果在invoke方法 直接调用数据库存储  就意味数据库调用一百万次   明显这样效率不好
     如果在invoke方法 先把读取到的数据存起来 到收尾方法(即doAfterAllAnalysed方法) 再调用数据库存储  这样就一次性一百万条数据涌进数据库 数据库压力大可能会崩掉

     我们可以设置一个 阈值  当数据达到阈值 我们就进行数据库存储  这样就可以减少数据库的调用次数 数据库也承受得起
     */

    // 每隔5条存储数据库，实际使用中可以3000条，然后清理list ，方便内存回收
    private static final int BATCH_COUNT = 5;
    private List<ExcelDictDTO> list = new ArrayList<>();

    private DictMapper dictMapper;

    //传入mapper对象
    public ExcelDictDTOListener(DictMapper dictMapper) {
        this.dictMapper = dictMapper;
    }

    // 一行一行读取数据   每执行一次就读取一行数据
    @Override
    public void invoke(ExcelDictDTO data, AnalysisContext analysisContext) {
        log.info("解析到一条记录: {}", data);
        list.add(data);
        if (list.size() >= BATCH_COUNT){  // 达到阈值 数据库存储
            saveData(); // 存储
            list.clear();  // 储完成清理 list
        }

    }

    // 数据读取完，收尾
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库   比如 92条时 还有2条没有存入
        saveData();
        log.info("所有数据解析完成！");
    }

    /**
     * 存储数据库
     */
    private void saveData() {
        log.info("{}条数据，开始存储数据库！", list.size());
        dictMapper.insertBatch(list);  //批量插入
        log.info("存储数据库成功！");
    }
}
